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  1. 基于改进BP神经网络的矿用通风机故障诊断

  2. 针对矿用通风机故障与征兆对应关系复杂的特点,提出一种用动态适应布谷鸟搜索算法优化BP神经网络并进行故障诊断的方法。利用动态适应布谷鸟搜索算法的全局搜索能力,求解神经网络的最优初始参数;然后对BP神经网络进行学习训练,得到最终的故障诊断模型。实例分析结果表明,该方法能有效地进行矿用通风机故障诊断,且具有收敛速度快、精度高的特点,对测试样本的诊断准确率达到了92.5%。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-17
    • 文件大小:220kb
    • 提供者:weixin_38642735